AI Value Gap Assessment

Was verhindert, dass KI bei Ihnen messbaren Geschäftswert liefert?

Von einer führenden KI erstellt

Kein klassischer Reifegrad-Test. Dieses Assessment macht die Lücke zwischen Geschäftsdruck, Wissenskapital und Umsetzungsfähigkeit sichtbar. Dauer: ca. 10 Minuten.

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4 Analyseblöcke

Geschäftsdruck, Wissensreibung, KI-Befähigung, Umsetzung

4 Ergebnis-Scores

Wertpotenzial, Zugänglichkeit, Risiko, Umsetzung

Benchmarks

Einordnung gegen Branchendurchschnitt (anonymisiert)

Für Entscheider

Executive Summary, Roadmap und PDF-Bericht

Methodik

Warum dieses Assessment?

Die meisten KI-Assessments fragen nach Tools und Strategie. Unternehmen scheitern jedoch häufiger an Wissensreibung, Silos und fehlender Umsetzungskraft. Wir messen die Gap zwischen Druck und Wirkung.

Wie das AI Value Gap Assessment funktioniert

Das Assessment wurde von Kaufman AIS für den Mittelstand entwickelt. Es verbindet Geschäftsdruck, Unternehmenswissen und KI-Umsetzung in einem Modell und zeigt, wo die größte Lücke zwischen Druck und messbarer Wirkung liegt.

Kein klassischer KI-Reifegrad-Test

Reifegrad-Modelle fragen oft: „Haben Sie eine KI-Strategie? Nutzen Sie ChatGPT?“ Das sagt wenig über Geschäftswirkung. Wir messen stattdessen, ob Wissen nutzbar ist, ob Risiken aus Einzelpersonen entstehen und ob Ihre Organisation identifizierte Potenziale auch skalieren kann.

Vier Analyseblöcke · 26 Fragen

Jeder Block bildet einen Hebel entlang der Wertschöpfungskette von KI, von externem Druck bis zur Umsetzung im Alltag.

Block 1

Geschäftsdruck (Business Pressure)

Wo spürt Ihr Unternehmen den größten Druck (Produktivität, Kosten, Wachstum, Fachkräfte)? Hoher Druck bei niedriger Umsetzungsfähigkeit ist ein klares Warnsignal für eine Value Gap.

Block 2

Wissensreibung (Knowledge Friction)

Wie leicht ist Unternehmenswissen auffindbar und nutzbar? Silos, Medienbrüche und Key-Person-Abhängigkeiten erhöhen das Wissensrisiko und bremsen jede KI-Initiative.

Block 3

KI-Befähigung (AI Enablement)

Wie gut sind Daten, Governance und Systeme vorbereitet, damit KI auf belastbarem Wissen aufsetzen kann, nicht nur auf öffentlichen Modellen?

Block 4

Umsetzungsfähigkeit (Execution Readiness)

Gibt es Ownership, Sponsoring und die Fähigkeit, von Piloten zu messbarer Skalierung zu kommen? Ohne diese Basis bleibt KI ein Experiment.

Vier Ergebnis-Scores

Aus den Antworten berechnen wir vier Kennzahlen (0–100). Sie zeigen nicht nur einen Gesamtwert, sondern wo genau der Engpass sitzt.

KI-Wertpotenzial
Ungenutztes Potenzial zwischen Geschäftsdruck und Wissenszugang. Das ist Ihre größte Hebelchance.
Wissenszugänglichkeit
Wie leicht Teams auf relevantes Wissen zugreifen können, wenn sie Entscheidungen treffen oder KI nutzen.
Wissensrisiko
Abhängigkeit von Einzelpersonen, Dokumentationslücken und Fluktuationsrisiko. Je höher der Wert, desto kritischer.
KI-Umsetzung
Ob Strukturen, Skills und Führung vorhanden sind, um KI-Initiativen in den Betrieb zu bringen.

Organisationsprofile

Auf Basis Ihrer Scores ordnen wir Sie einem von vier Profilen zu. Jedes Profil beschreibt typische Muster im Mittelstand, mit klaren Prioritäten statt generischer Empfehlungen.

Hidden Knowledge CompanyPilot Trap CompanyAI Ready CompanyKnowledge Risk Company

Ablauf in ca. 10 Minuten

1
Unternehmensprofil
Land, Branche und Größe für Benchmark-Einordnung und kontextbezogene Auswertung.
2
26 strukturierte Fragen
Likert-Skala (1–5) entlang der vier Blöcke. Optional: Geschäftsdruck-Multi-Select und anonyme Benchmark-Einwilligung.
3
Sofort-Ergebnis
Scores, Value Gap, Organisationsprofil und erste Empfehlungen, direkt im Browser.
4
Vollständiger Bericht
Nach Freigabe: Executive Summary, Benchmark-Vergleich, Roadmap zur Exzellenz und PDF-Download.